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dc.contributor.authorSilva, Claudionor Ribeiro dapt_BR
dc.date.accessioned2006-08-13T04:08:24Z
dc.date.available2006-08-13T04:08:24Z
dc.date.created2006-08-11pt_BR
dc.date.issued2006pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/1884/4654
dc.description.abstractOrientador: Jorge A.Silva Centenopt_BR
dc.description.abstractCo-orientadora: Selma R.A.Ribeiropt_BR
dc.description.abstractDissertaçăo (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Cięncias da Terra, Programa de Pós-Graduaçăo em Cięncias Geodésicas. Defesa: Curitiba, 2006pt_BR
dc.description.abstractInclui bibliografiapt_BR
dc.description.abstractResumo: A análise de imagens hiperespectrais possibilita um estudo mais detalhado sobre osobjetos na superfície da terra. Devido sua alta resoluçăo espectral, a tarefa deanálise desses dados defronta-se com o fenômeno de Hughes. Esse fenômenoocorre devido ao número geralmente limitado de amostras frente a alta dimensionalidade dos dados hiperespectrais. Uma das possíveis soluçőes para esseproblema é a reduçăo da dimensionalidade. Essa técnica de reduçăo de dimensăo édividida em duas abordagens: seleçăo de feiçőes e extraçăo de feiçőes. A propostadesse trabalho foi o uso dos Algoritmos Genéticos como redutores dedimensionalidade de dados hiperespectrais, para fins de classificaçăo. Foi realizadoum estudo comparativo entre os algoritmos propostos e os tradicionais algoritmosseqüenciais: Sequential Forward Selection (SFS) e Sequential Backward Selection(SBS). Esses dois últimos algoritmos săo conhecidos pela simplicidade tantoconceitual como computacional. Uma segunda comparaçăo foi realizada entrealgoritmos de seleçăo de feiçőes e um algoritmo do tipo extraçăo de feiçőes (Análisepor Componentes Principais). Nesse estudo foi analisado tanto a acurácia no processo de classificaçăo como o tempo de processamento demandado por essesalgoritmos. Após a reduçăo da dimensionalidade, uma classificaçăo foi executada. O classificador utilizado foi de máxima verossimilhança. Para julgamento da acuráciaforam utilizados os índices kappa, acurácia global e a acurácia do ponto de vista dousuário. A metodologia proposta mostrou-se promissora, pois apresentou resultados,em termos de acurácia, superiores aos gerados pelos demais algoritmos estudados.pt_BR
dc.format.mimetypetextpt_BR
dc.language.isopopt_BR
dc.sourceoai:ufpr.br:221361pt_BR
dc.source.urihttp://200.17.209.5:8000/cgi-bin/gw_42_13/chameleon.42.13a?host=localhost%201111%20DEFAULT&sessionid=VTLS&function=CARDSCR&search=KEYWORD&pos=1&u1=12101&t1=221361pt_BR
dc.titleUso de algoritmos genéticos como redutor de dimensionalidade na classificaçăo de imagens hiperespectrais /pt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR


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